Différence clé - Big Data vs Hadoop
Les données sont largement collectées dans le monde entier. Cette grande quantité de données est appelée Big data ou Big Data et ne peut pas être gérée par des périphériques de stockage classiques. Le framework logiciel Hadoop, qui est un framework open source d'Apache Software Foundation, peut être utilisé pour résoudre ce problème. La principale différence entre Big Data et Hadoop est que le Big Data est une grande quantité de données complexes, tandis que Hadoop est un mécanisme permettant de stocker le Big Data de manière efficace et efficiente.
CONTENU
1. Présentation et différence clé
2. Qu'est-ce que le Big Data
3. Qu'est-ce que Hadoop
4. Similitudes entre Big Data et Hadoop
5. Comparaison côte à côte - Big Data vs Hadoop sous forme tabulaire
6. Résumé
Qu'est-ce que le Big Data?
Les données sont produites quotidiennement et en grande quantité. Il est important de stocker les données collectées en conséquence et de les analyser pour obtenir de meilleurs résultats. Google et Facebook collectent quotidiennement une grande quantité de données. L'organisation des données et leur analyse peuvent apporter des avantages à l'organisation. Dans une banque, il est essentiel d'analyser les données pour comprendre les informations clients, les transactions, les problèmes des clients. L'analyse de ces données et le développement de solutions amélioreront les bénéfices. Cela montre que les données jouent un rôle vital pour qu'une organisation fonctionne de manière efficace et efficiente. Comme les données se développent rapidement, les bases de données relationnelles ou les périphériques de stockage ordinaires ne sont pas suffisants. Ce type de grande collection de données difficiles à stocker et à traiter peut être appelé Big data ou Big Data.
Big Data
Le Big Data a trois propriétés. Ce sont le volume, la vitesse et la variété. Premièrement, le Big Data est un grand volume de données. Ces données peuvent prendre le volume de Giga Bytes, Tera Bytes ou même plus que cela. Le deuxième attribut est la vitesse. C'est la vitesse à laquelle les données sont générées. C'est une propriété majeure pour l'analyse des changements environnementaux et pour la détection des avions. Les données doivent être exactes et continues dans ces situations. C'est un facteur considérable pour prendre des décisions en temps réel. Une autre propriété principale est la variété, qui décrit le type de données. Les données peuvent prendre le format texte, vidéo, audio, image, format XML, données de capteur, etc.
Qu'est-ce que Hadoop?
Il s'agit d'un framework open source de l'Apache Software Foundation pour stocker des Big data dans un environnement distribué pour traiter en parallèle. Il dispose d'un stockage de distribution efficace avec un mécanisme de traitement des données. Le système de stockage Hadoop est connu sous le nom de Hadoop Distributed File System (HDFS). Il divise les données entre certaines machines. Hadoop suit l'architecture maître-esclave. Le nœud maître est appelé nœud de nom et les esclaves sont appelés nœuds de données. Les données sont réparties entre tous les nœuds de données.
Le principal algorithme utilisé pour traiter les données dans Hadoop est appelé Map Reduce. À l'aide de programmes de réduction de carte, les travaux peuvent être envoyés aux nœuds esclaves. Le langage par défaut pour écrire des programmes de réduction de carte est Java, mais d'autres langages peuvent également être utilisés. Les nœuds de données ou les nœuds esclaves effectueront la tâche d'analyse et renverront le résultat au nœud maître / nœud de nom. Le nœud maître / nœud de nom a un Job Tracker pour exécuter les travaux de réduction de mappage sur les nœuds esclaves. Les nœuds esclaves / nœuds de données ont un suivi des tâches pour terminer l'analyse des données et renvoyer le résultat au nœud maître.
Architecture Hadoop
Hadoop présente certains avantages. Il réduit les coûts, la complexité des données et augmente l'efficacité. Il est facile d'ajouter une autre machine au cluster Hadoop.
Quelle est la similitude entre le Big Data et Hadoop?
Le Big Data et Hadoop sont tous deux liés à de grandes quantités de données
Quelle est la différence entre Big Data et Hadoop?
Diff article au milieu avant la table
Big Data vs Hadoop |
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| Le Big Data est une vaste collection de données complexes et variées difficiles à stocker et à analyser à l'aide de méthodes de stockage traditionnelles. | Hadoop est un framework logiciel permettant de stocker et de traiter le Big Data de manière efficace et efficiente. |
| Importance | |
| Le Big Data n'a pas beaucoup de sens. | Hadoop peut rendre le Big Data plus significatif et est utile pour l'apprentissage automatique et l'analyse statistique. |
| Espace de rangement | |
| Le Big Data est difficile à stocker car il consiste en une variété de données telles que des données structurées et non structurées. | Hadoop utilise le système de fichiers distribués Hadoop (HDFS) qui permet de stocker une variété de données. |
| Accessibilité | |
| L'accès au Big Data est difficile. | Hadoop permet d'accéder et de traiter le Big Data plus rapidement. |
Résumé - Big Data vs Hadoop
Les données augmentent rapidement. Les organisations gouvernementales et commerciales collectent toutes des données. L'analyse des données est extrêmement précieuse. Un seul ordinateur ne suffit pas pour stocker une grande quantité de données. Cette grande quantité de données complexes est appelée Big data. Par conséquent, le Big Data peut être distribué entre certains nœuds à l'aide de Hadoop. La différence entre Big Data et Hadoop est que le Big Data est une grande quantité de données complexes et Hadoop est un mécanisme pour stocker le Big Data de manière efficace et efficiente.
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